微光可靠性檢測系統高低溫箱溫度控制仿真研究

郭曉雪

(長春職業技術學校，長春 130102)

微光可靠性檢測系統高低溫箱溫度控制仿真研究

郭曉雪

(長春職業技術學校，長春 130102)

針對微光瞄具可靠性檢測系統中高低溫箱的溫度特性，分析研究幾種常用溫度控制算法的不同適用環境。鑒于本溫控系統純滯后等特點，主要研究Dahlin和Smith預估兩種常用控制算法的控制效果，通過MATLAB中的Simulink功能仿真得出控制曲線，比較兩種算法的優缺點，選擇更適合本系統的控制算法，對提高控制效率具有重要意義。

高低溫箱；溫度控制；Dahlin算法；Smith預估控制算法；Simulink

高低溫環境模擬系統應用非常廣泛，在輕武器瞄具可靠性試驗中也發揮了極其重要的作用。工業過程控制中大慣性、純滯后對象的控制問題普遍存在，很容易出現超調量較大以及調節時間較長等問題[1]。對于大時滯系統，基于常規控制算法又衍生出很多種組合算法，比如組合Smith模糊控制、模糊PID控制等[2-4]。在實際控制過程中，純滯后控制系統Dahlin算法與基于Smith預估的PID控制，也得到了比較廣泛的應用。本文針對微光瞄具可靠性檢測設備中，為瞄具提供高低溫試驗環境的高低溫箱純滯后、大慣性、非線性強等特點，研究Dahlin算法和Smith預估控制算法的有效性。

1 高低溫試驗箱的結構組成

為滿足微光瞄具可靠性檢測要求，本實驗所用高低溫箱技術指標及性能參數如表1所示：

表1 高低溫箱技術指標及性能參數Tab.1 High and low temperature technical indicators and performance parameters

本實驗中制冷系統采用法國“泰康”全封閉壓縮機組，二元復疊制冷設計，制冷劑使用環保制冷劑R404A、F23環保冷媒。冷卻方式采用風冷。送風循環系統采用上出風下回風設計，風速、風壓符合試驗標準，并且在開關門瞬間溫度回穩時間快。離心風機強力送風循環，避免任何死角，可使測試區內溫度分布均勻。

2 高低溫箱溫度控制模型的建立

溫度對象時間常數大，滯后現象嚴重，影響因素復雜多變[5]。分析發現本溫控系統自適應能力也較弱，升溫、保溫依靠電源加熱，降溫采用風冷，所以其溫度曲線超調比較大，穩定時間會較長。通過對本實驗中高低溫箱特性的研究，其溫度控制的特點為純滯后、大慣性、非線性強。Dahlin算法和Smith預估控制算法對于純滯后系統的控制都比較有效，但是這兩種算法又存在一些差異，所以分析二者的優缺點，選擇控制效果較好的控制算法，對本溫控系統具有很重要的意義。根據熱力學原理，被控對象數學模型為：

(1)

其中：K為放大倍數，t為純滯后時間，T為過程時間常數，Gp(S) 是被控對象中不含純滯后的部分。閉環傳遞函數可表示為：

(2)

e-τs項即滯后環節，會影響系統的穩定性，e-τs越大，系統就越不穩定。

3 基于Simulink 的仿真研究

根據傳遞函數(式2)，取K=1.5，t=80，T=2 000，則控制系統的參考模型為：

(3)

本實驗期望輸出的最高溫度為70℃，當系統輸入為階躍函數時，對系統進行仿真研究。

通過分析不同情況下兩種算法的仿真曲線，得出更適合本溫度控制系統的算法。其中，使用Smith控制方法時，在PI控制中，取比例系數kp=4，積分系數ki=0.007。(橫坐標為時間，單位為s，縱坐標為溫度，單位為℃)

第一，當兩種控制模型與系統模型完全匹配時：

根據仿真結果，Dahlin算法相對于Smith算法調節時間較長，響應速度較慢，Smith控制算法效果較理想。

第二，當兩種控制模型與系統模型不匹配時，取K=2，τ=110，T=1 600，則控制系統的參考模型為：

(4)

仿真結果如圖1、圖2所示：

圖1 基于Dahlin算法的階躍響應Fig.1 Step response based on Dahlin algorithm

圖2 基于Smith預估算法的階躍響應Fig.2 Step response based on Smith estimation algorithm

分析以上仿真曲線，當模型失配時，Dahlin算法與Smith預估控制算法，都具有較好的自適應能力。但是顯然Smith控制算法出現了振蕩，產生了超調。而Dahlin算法雖然調節時間較長，響應速度較慢，但是比較穩定，幾乎沒有振蕩，系統更加穩定。所以雖然兩種算法都適用于純滯后系統，但是通過比較發現，Dahlin算法控制效果更好，更適用于本溫度控制系統。

4 結論

本文在分析實驗用高低溫箱的結構及溫度控制特點的基礎上，重點對適用于純滯后控制系統的常用算法，Dahlin與Smith預估控制算法的控制效果進行了研究。在仿真過程中發現，在某種情況下，Dahlin算法實際上是Smith控制算法的特例。通過對兩種算法的比較發現，Dahlin算法更適合本溫控系統，能夠在一定程度上改善溫度控制的效果。

[1] 孫小方，蔡亦軍，潘海天，等. 大時滯過程自適應智能模糊-smith控制研究[J]. 工業儀表與自動化裝置，2008，(05)：56-57.

[2] 紀振平，范津齊. 模糊PID在鍋爐無難度控制系統中的應用[J]. 沈陽理工大學學報，2013，32(03)：98-99.

[3] Mohanmmed Elnour A/Alla.Walleed Ibrahim Mohammed Taha. PID and Fuzzy Logic in Temperature control system[C]//ICCEEE，2013.

[4] 梁春燕，謝劍英. 大純滯后系統的自適應補償控制[J]. 控制理論與應用，2001，(02)：176-180.

[5] 段江霞.模糊PID控制在大慣量時滯溫度控制系統中的應用研究[D].蘭州：蘭州大學，2013.

Researchonsimulationofhighandlowtemperatureboxescontrolbasedonglimmerreliabilitytestingsystem

GUO Xiao-xue

(Changchun Vocational Institute of Technology, Changchun 130102, China)

According to the temperature characteristics of the high and low temperature boxes in the microgrid sighting reliability testing system, the different applicable environments of several commonly used temperature control algorithms are analyzed and studied. In view of the characteristics of pure lag in the temperature control system, the control effect of Dahlin and Smith control algorithms were mainly studied, the control curve was obtained through the function simulation of Simulink in MATLAB. Comparing the advantages and disadvantages of two algorithms, it should choose more control algorithm suitable for the system, which is of great significance to improve the control efficiency.

High and low temperature box; Temperature control; Dahlin algorithm; Smith predictor control algorithm; Simulink

E933.2

A

1674-8646(2017)24-0054-02

2017-10-29

郭曉雪(1988-)，女，碩士，助教。